【路径规划】蚁群算法栅格地图路径规划及避障【含Matlab源码 2088期】_格栅地图蚁群算法

⛄一、蚁群算法及栅格地图简介

随着机器人技术在诸多领域的应用, 如机器人协作焊接、灾后搜救、军事、太空探索、深海勘探、家用和服务行业等, 机器人的发展正向智能化方向延伸, 要求其具有自组织、自学习、自适应等能力.机器人路径规划是指机器人从初始位置按某种法则避开障碍物、无碰撞地到达目标位置.目前国内外对路径规划的研究应用较多的方法主要有:人工势场法、概率路径图法[3]、可视图法、栅格法、神经网络算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法.

栅格法是将机器人的搜索空间分解成若干个规格相等单元, 将复杂的环境问题分解成简单问题, 适用于静态环境的路径规划, 且算法计算量小, 便于实现, 但在复杂的环境中, 易使规划时间延长, 系统的实时性不够.蚁群算法是一种新型的仿生算法, 以蚂蚁觅食为模型, 通过前代蚂蚁在走过的路径上遗留信息素的强弱选择路径.该算法有较好的正反馈性、并行性及鲁棒性;但当遇到复杂问题时, 会导致搜索时间长、陷入局部最优、停滞和死锁等情况.因此, 结合栅格法和蚁群算法的优缺点, 将栅格法与蚁群算法相结合进行路径规划, 先建立栅格地图, 再利用蚁群算法进行全局搜索, 可提高算法性能.

1 栅格模型建立
1.1 栅格法应用于路径规划的简介
栅格法是由W.E.Howden于1968年提出, 主要是根据环境建立一个路径栅格地图 (map) .基本原理是将机器人工作环境分割成无数细小的具有二值信息的网格单元, 每个网格的规格由机器人的步长决定, 即一个步长代表一个网格大小.在进行网格划分时, 无论是障碍物栅格还是非障碍物栅格不满一个时, 将其填满, 按一个栅格计算.

环境信息由黑白网格表示.黑色网格代表障碍物 (barrier) , 表示不可行区域;白色网格代表可通行区域, 又称自由区域.栅格法将不可行区域和自由区域用一个二进制矩阵表示, 矩阵中1代表障碍物, 0代表自由栅格